In [ ]:
# Importação de bibliotecas
import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import folium
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
from branca import colormap as cmap
from folium import Circle, Choropleth, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster, TagFilterButton
from matplotlib import pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
Visualização e estruturação do arquivo¶
In [ ]:
# Especificação do caminho para a pasta "archive" relativo
pasta_archives = "archive"
# Nome do arquivo CSV que você deseja abrir
nome_arquivo_csv = "Brazil Total highway crashes 2010 - 2023.csv"
# Combine o caminho da pasta "archive" com o nome do arquivo CSV
caminho_completo = os.path.join(pasta_archives, nome_arquivo_csv)
# Verifique se o arquivo existe
if os.path.exists(caminho_completo):
df = pd.read_csv(caminho_completo, low_memory=False)
else:
print(f'O arquivo {caminho_completo} não existe.')
# Configurando modo de exibição de colunas e linhas
pd.set_option("display.max_columns", None)
pd.set_option("display.max_rows",None)
df.head()
Out[ ]:
| data | horario | n_da_ocorrencia | tipo_de_ocorrencia | km | trecho | sentido | lugar_acidente | tipo_de_acidente | automovel | bicicleta | caminhao | moto | onibus | outros | tracao_animal | transporte_de_cargas_especiais | trator_maquinas | utilitarios | ilesos | levemente_feridos | moderadamente_feridos | gravemente_feridos | mortos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 01/01/2010 | 04:21:00 | 18 | sem vítima | 167 | BR-393/RJ | Norte | Rodovia do Aço | Derrapagem | 1 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 1.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 1 | 01/01/2010 | 02:13:00 | 20 | sem vítima | 269,5 | BR-116/PR | Sul | Autopista Regis Bittencourt | Colisão Traseira | 2.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 3.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 01/01/2010 | 03:35:00 | 000024/2010 | sem vítima | 77 | BR-290/RS | Norte | Concepa | COLISÃO LATERAL | 2.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 3 | 01/01/2010 | 07:31:00 | 000038/2010 | sem vítima | 52 | BR-116/RS | Norte | Concepa | QUEDA DE MOTO | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 4 | 01/01/2010 | 04:57:00 | 000027/2010 | sem vítima | 33 | BR-290/RS | Norte | Concepa | QUEDA DE MOTO | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
In [ ]:
# Resumo estatístico do DataFrame
df.describe()
Out[ ]:
| bicicleta | onibus | outros | tracao_animal | trator_maquinas | levemente_feridos | moderadamente_feridos | gravemente_feridos | mortos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 286533.000000 | 298905.000000 | 333473.000000 | 264040.000000 | 244183.000000 | 429776.000000 | 325635.000000 | 295579.000000 | 293688.000000 |
| mean | 0.034338 | 0.093103 | 0.236589 | 0.004927 | 0.003952 | 0.681429 | 0.262069 | 0.078504 | 0.066159 |
| std | 0.189994 | 0.308265 | 0.480300 | 0.070560 | 0.075154 | 1.004886 | 0.578391 | 0.326734 | 0.306649 |
| min | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 25% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 50% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 75% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| max | 5.000000 | 6.000000 | 9.000000 | 3.000000 | 6.000000 | 51.000000 | 34.000000 | 27.000000 | 31.000000 |
In [ ]:
df.dtypes
Out[ ]:
data object horario object n_da_ocorrencia object tipo_de_ocorrencia object km object trecho object sentido object lugar_acidente object tipo_de_acidente object automovel object bicicleta float64 caminhao object moto object onibus float64 outros float64 tracao_animal float64 transporte_de_cargas_especiais object trator_maquinas float64 utilitarios object ilesos object levemente_feridos float64 moderadamente_feridos float64 gravemente_feridos float64 mortos float64 dtype: object
Limpeza dos valores dos acidentes¶
In [ ]:
vl = df["tipo_de_ocorrencia"].value_counts()
print(f"Tipo de ocorrência: \n\n\n", vl)
Tipo de ocorrência: sem vítima 411519 com vítima 197166 Sem vítima 58680 Acidente sem Vítima 23886 3 - Acidente com Danos Materiais 22884 Acidente sem vítima 20769 Acidente com vítima 18687 Com vítima 18245 ac02 - Acidente com Vítima 15290 2 - Acidente com VITIMA 10098 Acidente com Vítima 9340 AC03 - Acidente sem VITIMA 8451 Acidente sem Vítimas 5511 AC02 - Acidente com VITIMA 4968 ac03 - Acidente com Danos Materiais 4856 AC03 - ACIDENTE SEM VÍTIMA 3998 Acidente sem VITIMA 3676 Acidente com Vítimas 3457 Acidente com Danos Materiais 3452 ASV - Acidente SEM Vítima 2646 AC02 - ACIDENTE COM VÍTIMA 1944 ac03 - Acidente com vítima ilesa 1912 Acidente com VITIMA 1637 ac02 - Acidente com vítima 1431 Atropelamento sem Morte 1305 ac01 - Acidente com Vítima Fatal 1041 AV - Acidente com VITIMA 1008 3 - Acidente com Vitima Sem Lesão 887 Atropelamento sem morte 857 Acidente com Morte 795 Acidente com morte 652 1 - Acidente com Vitima Fatal 503 2 - Acidente com Vitima 493 Atropelamento com morte 260 AC02-ACIDENTE COM VÍTIMA 254 Acidente Fatal 254 Atropelamento com Morte 244 AC03-ACIDENTE SEM VÍTIMA 209 AC04 - Atropelamento 201 AC01 - ACIDENTE COM VÍTIMA FATAL 162 AF - Acidente com Vitima Fatal 120 AC01 - Acidente com VITIMA FATAL 102 ac01 - Acidente com vitima fatal 86 Acidente com VITIMA FATAL 85 AC05 - Atropelamento Fatal 67 Atropelamento 62 Acidente sem Vítima - TRECHO CONTORNO 59 Acidente COM VITIMA 53 AC3 - Acidente sem VITIMA 48 AC2 - Acidente com VITIMA 29 Atropelamento Fatal 29 ac03 - Acidente sem Vitimas 23 Acidente com Vítima - TRECHO CONTORNO 22 Acidente sem vítima - TRECHO CONTORNO 22 AC01-ACIDENTE COM VÍTIMA FATAL 21 ac02 - Acidente com VITIMA 20 2- Acidente com VITIMA 19 Acidente com vítima - TRECHO CONTORNO 17 Acidente com Vítima Fatal 12 A PP - Acidente envolvendo Produto Perigoso 11 Acidente fatal 5 in21 - Suícidio 4 AC1 - Acidente com VITIMA FATAL 3 A PPV - Acidente envolvendo Produto Perigoso com vitima 3 A PPF - Acidente envolvendo Produto Perigoso vitima fatal 2 Acidente com Morte - TRECHO CONTORNO 2 Acidente com morte - TRECHO CONTORNO 1 Atropelamento sem morte - TRECHO CONTORNO 1 Atropelamento sem Morte - TRECHO CONTORNO 1 ac01 - Acidente com Vitima Fatal 1 Name: tipo_de_ocorrencia, dtype: int64
In [ ]:
limpeza_ocorrencia = {
"sem vítima":"sem vítima",
"com vítima":"com vítima",
"Sem vítima":"sem vítima",
"Acidente sem Vítima":"sem vítima",
"Acidente com Danos Materiais":"com danos materiais",
"Acidente sem vítima":"sem vítima",
"Acidente com vítima":"com vítima",
"Com vítima":"com vítima",
"ac02 - Acidente com Vítima":"com vítima",
"2 - Acidente com VITIMA":"com vítima",
"Acidente com Vítima":"com vítima",
"AC03 - Acidente sem VITIMA":"sem vítima",
"Acidente sem Vítimas":"sem vítima",
"AC02 - Acidente com VITIMA":"com vítima",
"ac03 - Acidente com Danos Materiais":"com danos materiais",
"AC03 - ACIDENTE SEM VÍTIMA":"sem vítima",
"Acidente sem VITIMA":"sem vítima",
"Acidente com Vítimas":"com vítima",
"Acidente com Danos Materiais":"com danos materiais",
"ASV - Acidente SEM Vítima":"sem vítima",
"AC02 - ACIDENTE COM VÍTIMA":"com vítima",
"ac03 - Acidente com vítima ilesa":"com vítima ilesa",
"Acidente com VITIMA":"com vítima",
"ac02 - Acidente com vítima":"com vítima",
"Atropelamento sem Morte":"atropelamento sem vítima fatal",
"ac01 - Acidente com Vítima Fatal":"com vítima fatal",
"AV - Acidente com VITIMA":"com vítima",
"3 - Acidente com Vitima Sem Lesão":"com vítima ilesa",
"Atropelamento sem morte":"atropelamento sem vítima fatal",
"Acidente com Morte":"com vítima fatal",
"Acidente com morte":"com vítima fatal",
"1 - Acidente com Vitima Fatal":"com vítima fatal",
"2 - Acidente com Vitima":"com vítima",
"Atropelamento com morte":"atropelamento com vítima fatal",
"AC02-ACIDENTE COM VÍTIMA":"com vítima",
"Acidente Fatal":"com vítima fatal",
"Atropelamento com Morte":"atropelamento com vítima fatal",
"AC03-ACIDENTE SEM VÍTIMA":"sem vítima",
"AC04 - Atropelamento":"atropelamento",
"AC01 - ACIDENTE COM VÍTIMA FATAL":"com vítima fatal",
"AF - Acidente com Vitima Fatal":"com vítima fatal",
"AC01 - Acidente com VITIMA FATAL":"com vítima fatal",
"ac01 - Acidente com vitima fatal":"com vítima fatal",
"Acidente com VITIMA FATAL":"com vítima fatal",
"AC05 - Atropelamento Fatal":"atropelamento com vítima fatal",
"Atropelamento":"atropelamento",
"Acidente sem Vítima - TRECHO CONTORNO":"sem vítima",
"Acidente COM VITIMA":"com vítima",
"AC3 - Acidente sem VITIMA":"sem vítima",
"AC2 - Acidente com VITIMA":"com vítima",
"Atropelamento Fatal":"atropelamento com vítima fatal",
"ac03 - Acidente sem Vitimas":"sem vítima",
"Acidente com Vítima - TRECHO CONTORNO":"com vítima",
"Acidente sem vítima - TRECHO CONTORNO":"sem vítima",
"AC01-ACIDENTE COM VÍTIMA FATAL":"com vítima fatal",
"ac02 - Acidente com VITIMA":"com vítima",
" 2- Acidente com VITIMA":"com vítima",
"Acidente com vítima - TRECHO CONTORNO":"com vítima",
"Acidente com Vítima Fatal":"com vítima fatal",
"A PP - Acidente envolvendo Produto Perigoso":"com produto perigoso",
"Acidente fatal":"com vítima fatal",
"in21 - Suícidio":"suicídio",
"AC1 - Acidente com VITIMA FATAL":"com vítima fatal",
"A PPV - Acidente envolvendo Produto Perigoso com vitima":"com produto perigoso e com vítima",
"A PPF - Acidente envolvendo Produto Perigoso vitima fatal":"com produto perigoso e com vítima fatal",
"Acidente com Morte - TRECHO CONTORNO":"com vítima fatal",
"Acidente com morte - TRECHO CONTORNO":"com vítima fatal",
"Atropelamento sem morte - TRECHO CONTORNO":"atropelamento sem vítima fatal",
"Atropelamento sem Morte - TRECHO CONTORNO":"atropelamento sem vítima fatal",
"3 - Acidente com Danos Materiais":"com danos materiais",
"ac01 - Acidente com Vitima Fatal":"com vítima fatal"
}
In [ ]:
df["tipo_de_ocorrencia"] = df["tipo_de_ocorrencia"].replace(limpeza_ocorrencia)
In [ ]:
vl = df["tipo_de_ocorrencia"].value_counts()
print(f"Tipo de ocorrência: \n\n\n", vl)
Tipo de ocorrência: sem vítima 539497 com vítima 284178 com danos materiais 31192 com vítima fatal 3845 com vítima ilesa 2799 atropelamento sem vítima fatal 2164 atropelamento com vítima fatal 600 atropelamento 263 com produto perigoso 11 suicídio 4 com produto perigoso e com vítima 3 com produto perigoso e com vítima fatal 2 Name: tipo_de_ocorrencia, dtype: int64
Limpeza dos valores do sentido¶
In [ ]:
vl = df["sentido"].value_counts()
print(f"Sentido: \n\n\n", vl)
Sentido: Norte 305564 Sul 302783 Pista Norte 64831 Pista Sul 61131 Decrescente 38170 Crescente 38015 Leste 20829 Oeste 19345 RJ 5319 JF 4201 NORTE 1053 SUL 788 N 277 S 210 Ambos 189 Norte 50 Sul - TRECHO CONTORNO 43 Sul 39 Norte - TRECHO CONTORNO 26 Name: sentido, dtype: int64
In [ ]:
limpeza_sentido = {
"Norte":"norte",
"Sul":"sul",
"Pista Norte":"norte",
"Pista Sul":"sul",
"Decrescente":"decrescente",
"Crescente":"crescente",
"Leste":"leste",
"Oeste":"oeste",
"RJ":"outros",
"JF":"outros",
"NORTE":"norte",
"SUL":"sul",
"N":"norte",
"S":"sul",
"Ambos":"outros",
"Norte":"norte",
"Sul - TRECHO CONTORNO":"sul",
"Sul":"sul",
"Norte - TRECHO CONTORNO":"norte",
" Norte":"norte",
" Sul":"sul"
}
In [ ]:
df["sentido"] = df["sentido"].replace(limpeza_sentido)
In [ ]:
df["sentido"].value_counts()
Out[ ]:
norte 371801 sul 364994 decrescente 38170 crescente 38015 leste 20829 oeste 19345 outros 9709 Name: sentido, dtype: int64
Quais trechos das rodovias brasileiras privadas são os mais perigosos?¶
In [ ]:
df["lugar_acidente"].value_counts()
Out[ ]:
Autopista Litoral Sul 123319 Novadutra 114994 Autopista Fernão Dias 108496 Autopista Regis Bittencourt 73109 Concer 48022 Concebra 46810 Autopista Fluminense 46252 Via Bahia 42856 ECO101 38029 VIA040 37723 Cro 31015 Autopista Planalto Sul 23516 MSVIA 19109 Crt 16462 Concepa 13622 ECO050 13015 Transbrasiliana 12520 Rodovia do Aço 11541 Via Costeira 9325 RIOSP 9163 Ecosul 8059 Via Sul 6608 Ecoponte 3918 Ecoriominas 2701 Ecovias do Araguaia 2014 Ecovias do Cerrado 1879 Via Brasil 484 Name: lugar_acidente, dtype: int64
In [ ]:
sns.countplot(data=df, x=df['lugar_acidente'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
In [ ]:
grupo_lugar_acidente = df.groupby('lugar_acidente').sum()
grupo_lugar_acidente[:5]
Out[ ]:
| bicicleta | onibus | outros | tracao_animal | trator_maquinas | levemente_feridos | moderadamente_feridos | gravemente_feridos | mortos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| lugar_acidente | |||||||||
| Autopista Fernão Dias | 418.0 | 2102.0 | 8473.0 | 13.0 | 22.0 | 35758.0 | 6076.0 | 1904.0 | 1903.0 |
| Autopista Fluminense | 853.0 | 2498.0 | 4983.0 | 9.0 | 14.0 | 17873.0 | 7088.0 | 1781.0 | 1498.0 |
| Autopista Litoral Sul | 1646.0 | 1530.0 | 13590.0 | 28.0 | 31.0 | 30755.0 | 6402.0 | 2027.0 | 1676.0 |
| Autopista Planalto Sul | 208.0 | 483.0 | 1644.0 | 1.0 | 51.0 | 7921.0 | 773.0 | 1208.0 | 746.0 |
| Autopista Regis Bittencourt | 424.0 | 4750.0 | 5105.0 | 1016.0 | 20.0 | 20423.0 | 4343.0 | 1110.0 | 1364.0 |
In [ ]:
df_lugar_ferimento = grupo_lugar_acidente[['levemente_feridos', 'moderadamente_feridos', 'gravemente_feridos']]
df_lugar_ferimento.reset_index(inplace=True)
df_lugar_ferimento.columns = ['lugar de acidente', 'grau de ferimento leve', 'grau de ferimento moderado', 'grau de ferimento grave']
df_lugar_ferimento[:5]
Out[ ]:
| lugar de acidente | grau de ferimento leve | grau de ferimento moderado | grau de ferimento grave | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Autopista Fernão Dias | 35758.0 | 6076.0 | 1904.0 |
| 1 | Autopista Fluminense | 17873.0 | 7088.0 | 1781.0 |
| 2 | Autopista Litoral Sul | 30755.0 | 6402.0 | 2027.0 |
| 3 | Autopista Planalto Sul | 7921.0 | 773.0 | 1208.0 |
| 4 | Autopista Regis Bittencourt | 20423.0 | 4343.0 | 1110.0 |
In [ ]:
# Supondo que df_lugar_mortalidade seja seu DataFrame
plt.figure(figsize=(12, 6))
# Calcular a contagem de mortos, vítimas e ilesos por local de acidente
contagem_por_local = df_lugar_ferimento.groupby('lugar de acidente')[['grau de ferimento leve', 'grau de ferimento moderado', 'grau de ferimento grave']].sum().reset_index()
# Criar o gráfico de barras empilhado
plt.bar(contagem_por_local['lugar de acidente'], contagem_por_local['grau de ferimento grave'], label='Grave', color='#04364A')
plt.bar(contagem_por_local['lugar de acidente'], contagem_por_local['grau de ferimento moderado'], label='Moderado', color='#176B87', bottom=contagem_por_local['grau de ferimento grave'])
plt.bar(contagem_por_local['lugar de acidente'], contagem_por_local['grau de ferimento leve'], label='Leve', color='#64CCC5', bottom=contagem_por_local['grau de ferimento grave'] + contagem_por_local['grau de ferimento moderado'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Local de Acidente')
plt.ylabel('Contagem')
plt.title('Contagem de Grau de Ferimento por Local de Acidente')
plt.legend()
plt.show()
In [ ]:
df_lugar_mortalidade = grupo_lugar_acidente[['mortos']]
df_lugar_mortalidade.reset_index(inplace=True)
df_lugar_mortalidade.columns = ['lugar de acidente', 'mortos']
df_lugar_mortalidade[:5]
Out[ ]:
| lugar de acidente | mortos | |
|---|---|---|
| 0 | Autopista Fernão Dias | 1903.0 |
| 1 | Autopista Fluminense | 1498.0 |
| 2 | Autopista Litoral Sul | 1676.0 |
| 3 | Autopista Planalto Sul | 746.0 |
| 4 | Autopista Regis Bittencourt | 1364.0 |
In [ ]:
plt.figure(figsize=(10, 6))
# Calcular a contagem de mortos por local de acidente
contagem_mortos = df_lugar_mortalidade.groupby('lugar de acidente')['mortos'].sum().reset_index()
# Criar o gráfico de barras
plt.bar(contagem_mortos['lugar de acidente'], contagem_mortos['mortos'], color='#713ABE')
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Local de Acidente')
plt.ylabel('Contagem de Mortos')
plt.title('Contagem de Mortos por Local de Acidente')
plt.show()
In [ ]:
# Filtrar apenas as linhas com "com vítimas" e "sem vítimas"
df_filtrado_ocorrencia = df[df['tipo_de_ocorrencia'].isin(['com vítima', 'sem vítima'])]
# Realize a contagem das ocorrências de "com vítimas" e "sem vítimas" para cada rua
df_lugar_ocorrencia = df_filtrado_ocorrencia.groupby(['lugar_acidente', 'tipo_de_ocorrencia']).size().unstack(fill_value=0)
df_lugar_ocorrencia.columns = ['com vitimas', 'sem vitimas']
df_lugar_ocorrencia_vitimas = df_lugar_ocorrencia
df_lugar_ocorrencia_vitimas.reset_index(inplace=True)
df_lugar_ocorrencia_vitimas.columns = ['Lugar de Acidente', 'Com Vítimas', 'Sem Vítimas']
df_lugar_ocorrencia_vitimas[:5]
Out[ ]:
| Lugar de Acidente | Com Vítimas | Sem Vítimas | |
|---|---|---|---|
| 0 | Autopista Fernão Dias | 30760 | 71025 |
| 1 | Autopista Fluminense | 18194 | 26038 |
| 2 | Autopista Litoral Sul | 32692 | 82707 |
| 3 | Autopista Planalto Sul | 7418 | 15067 |
| 4 | Autopista Regis Bittencourt | 19720 | 47717 |
In [ ]:
# Supondo que df_lugar_mortalidade seja seu DataFrame
plt.figure(figsize=(12, 6))
# Calcular a contagem de mortos, vítimas e ilesos por local de acidente
contagem_por_local = df_lugar_ocorrencia_vitimas.groupby('Lugar de Acidente')[['Com Vítimas', 'Sem Vítimas']].sum().reset_index()
# Criar o gráfico de barras empilhado
plt.bar(contagem_por_local['Lugar de Acidente'], contagem_por_local['Com Vítimas'], label='Com Vítimas', color='#FF9B50')
plt.bar(contagem_por_local['Lugar de Acidente'], contagem_por_local['Sem Vítimas'], label='Sem Vítimas', color='#C63D2F', bottom=contagem_por_local['Com Vítimas'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Local de Acidente')
plt.ylabel('Contagem')
plt.title('Contagem de Vítimas por Local de Acidente')
plt.legend()
plt.show()
In [ ]:
filtro_trecho = df["trecho"].str.contains(r'BR-\d+\/[A-Z]{2}$')
Quais são os estados brasileiros com maior incidência de acidentes?¶
In [ ]:
# Extrair os estados da coluna 'trecho' usando uma expressão regular
df['estado'] = df['trecho'].str.extract(r'\/([A-Z]{2})')
df_estados_contagem = df['estado'].value_counts()
df_estados_acidentes = pd.DataFrame(df_estados_contagem).reset_index()
df_estados_acidentes.columns = ['Estado', 'Total de Acidentes']
df_estados_acidentes = df_estados_acidentes.sort_values(by='Total de Acidentes', ascending=False)
df_estados_acidentes[:5]
Out[ ]:
| Estado | Total de Acidentes | |
|---|---|---|
| 0 | RJ | 176428 |
| 1 | MG | 150434 |
| 2 | SP | 120187 |
| 3 | SC | 108155 |
| 4 | PR | 100973 |
In [ ]:
brasil_gdf_arquivo = "archive/brazil_geo.json"
brasil_gdf = gpd.read_file(brasil_gdf_arquivo)
display(brasil_gdf.head())
| id | name | geometry | |
|---|---|---|---|
| 0 | AC | Acre | POLYGON ((-73.33251 -7.32488, -73.27482 -7.350... |
| 1 | AL | Alagoas | MULTIPOLYGON (((-35.90153 -9.86181, -35.90153 ... |
| 2 | AP | Amapá | MULTIPOLYGON (((-50.02403 0.85986, -50.02403 0... |
| 3 | AM | Amazonas | MULTIPOLYGON (((-53.62548 -26.88481, -53.61900... |
| 4 | BA | Bahia | MULTIPOLYGON (((-38.69708 -17.97903, -38.69708... |
In [ ]:
df_regioes_estados_acidentes = brasil_gdf.merge(df_estados_acidentes, left_on='id', right_on='Estado')
df_regioes_estados_acidentes[:5]
Out[ ]:
| id | name | geometry | Estado | Total de Acidentes | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | BA | Bahia | MULTIPOLYGON (((-38.69708 -17.97903, -38.69708... | BA | 42867 |
| 1 | DF | Distrito Federal | POLYGON ((-48.03603 -15.50022, -47.77200 -15.5... | DF | 3728 |
| 2 | ES | Espírito Santo | MULTIPOLYGON (((-40.88403 -21.16125, -40.88403... | ES | 37737 |
| 3 | GO | Goiás | POLYGON ((-50.15817 -12.41238, -50.15942 -12.4... | GO | 36420 |
| 4 | MT | Mato Grosso | POLYGON ((-57.60524 -8.66285, -57.59355 -8.707... | MT | 31196 |
In [ ]:
coordenadas = [-15.77972, -47.92972]
zstart = 4
colors = ['LightBlue', 'LightGreen', 'Green', 'Orange', 'DarkOrange', 'DarkRed']
style_function = lambda x: {'weight': 0.8,
'color': 'black',
'fillColor': colormap(x['properties']['Total de Acidentes']),
'fillOpacity': 0.75}
colormap = cmap.LinearColormap(colors = colors,
vmin = df_regioes_estados_acidentes['Total de Acidentes'].min(),
vmax = df_regioes_estados_acidentes['Total de Acidentes'].max(),
caption = f"Total de Acidentes")
map_estados_acidentes = folium.Map(location = coordenadas, tiles = 'cartodbpositron', zoom_start = zstart)
colormap.add_to(map_estados_acidentes)
folium.features.GeoJson(
df_regioes_estados_acidentes,
style_function = style_function
).add_to(map_estados_acidentes)
map_estados_acidentes
Out[ ]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Quais são os horários mais propícios para ocorrência de acidentes?¶
In [ ]:
attrs = ['km', 'trecho', 'sentido', 'lugar_acidente','ilesos','levemente_feridos', 'moderadamente_feridos', 'gravemente_feridos', 'mortos', 'data']
df_horario_ferimentos = df[attrs]
df_horario_ferimentos = df_horario_ferimentos.fillna(0)
df_horario_ferimentos['ilesos'].fillna(0, inplace=True)
for coluna in attrs:
if df_horario_ferimentos[coluna].dtype == 'object':
continue
df_horario_ferimentos[coluna] = pd.to_numeric(df_horario_ferimentos[coluna], errors='coerce')
df_horario_ferimentos['ano'] = df_horario_ferimentos['data'].str[6:]
conversao_ano = df_horario_ferimentos['ano'].astype(int)
df_horario_ferimentos['ano'] = conversao_ano
df_horario_ferimentos['ilesos'] = pd.to_numeric(df_horario_ferimentos['ilesos'], errors='coerce')
contagem_por_ano = df_horario_ferimentos.groupby('ano')[['ilesos', 'levemente_feridos', 'moderadamente_feridos', 'gravemente_feridos', 'mortos']].sum()
contagem_por_ano = contagem_por_ano.rename(columns={'ilesos':'Ilesos', 'levemente_feridos':'Levemente Feridos', 'moderadamente_feridos':'Moderadamente Feridos', 'gravemente_feridos':'Gravemente Feridos', 'mortos':'Mortos', 'ano':'Anos'})
In [ ]:
contagem_por_ano = contagem_por_ano.reset_index()
contagem_por_ano[:5]
Out[ ]:
| ano | Ilesos | Levemente Feridos | Moderadamente Feridos | Gravemente Feridos | Mortos | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2010 | 123302.0 | 18774.0 | 5508.0 | 1582.0 | 1472.0 |
| 1 | 2011 | 133759.0 | 20021.0 | 6262.0 | 1745.0 | 1514.0 |
| 2 | 2012 | 140085.0 | 21424.0 | 5908.0 | 1781.0 | 1468.0 |
| 3 | 2013 | 136936.0 | 20837.0 | 5458.0 | 1572.0 | 1502.0 |
| 4 | 2014 | 147719.0 | 24229.0 | 6486.0 | 1967.0 | 1684.0 |
In [ ]:
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Moderadamente Feridos'], label='Moderadamente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Gravemente Feridos'], label='Gravemente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Levemente Feridos'], label='Levemente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Mortos'], label='Mortos', marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('Ano')
plt.ylabel('Número de Pessoas')
plt.title('Número de Pessoas Feridas por Categoria e Ano')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
In [ ]:
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Ilesos'], label='Ilesos', marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('Ano')
plt.ylabel('Número de Pessoas')
plt.title('Número de Pessoas Feridas por Categoria e Ano')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
In [ ]:
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Moderadamente Feridos'], label='Moderadamente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Gravemente Feridos'], label='Gravemente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Levemente Feridos'], label='Levemente Feridos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Mortos'], label='Mortos', marker='o', linestyle='-')
plt.plot(contagem_por_ano['ano'], contagem_por_ano['Ilesos'], label='Ilesos', marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('Ano')
plt.ylabel('Número de Pessoas')
plt.title('Número de Pessoas Feridas por Categoria e Ano')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
Quais são os horários mais propícios para ocorrência de acidentes?¶
In [ ]:
attrs = ['horario', 'bicicleta', 'caminhao', 'moto', 'onibus', 'outros', 'tracao_animal', 'transporte_de_cargas_especiais', 'trator_maquinas', 'utilitarios']
df_horario_acidentes = df[attrs]
df_horario_acidentes = df_horario_acidentes.fillna(0)
for coluna in attrs:
if coluna != "horario":
df_horario_acidentes[coluna] = pd.to_numeric(df_horario_acidentes[coluna], errors='coerce')
df_horario_acidentes['horario'] = pd.to_datetime(df_horario_acidentes['horario'])
df_horario_acidentes['hora'] = df_horario_acidentes['horario'].dt.strftime('%H')
df_horario_acidentes['total_acidentes'] = df_horario_acidentes[['bicicleta', 'caminhao', 'moto', 'onibus', 'outros', 'tracao_animal', 'transporte_de_cargas_especiais', 'trator_maquinas', 'utilitarios']].sum(axis=1)
contagem_por_horario = df_horario_acidentes.groupby('hora')[['total_acidentes']].sum()
In [ ]:
plt.bar(contagem_por_horario.index, contagem_por_horario['total_acidentes'], color='#C23373')
plt.xlabel('Horário')
plt.ylabel('Total de Acidentes')
plt.title('Total de Acidentes por Horário')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
Quais tipos de automóveis estão mais envolvidos em acidentes?¶
In [ ]:
attrs = ['bicicleta', 'caminhao', 'moto', 'onibus', 'outros', 'tracao_animal', 'transporte_de_cargas_especiais', 'trator_maquinas', 'utilitarios']
df_automoveis_acidentes = df[attrs]
df_automoveis_acidentes = df_automoveis_acidentes.fillna(0)
for coluna in attrs:
df_automoveis_acidentes[coluna] = pd.to_numeric(df_automoveis_acidentes[coluna], errors='coerce')
contagem_automoveis_acidentes = df_automoveis_acidentes.sum(numeric_only=True)
df_automoveis_acidentes_total = pd.DataFrame({
'Veículo': attrs,
'Total de Acidentes': contagem_automoveis_acidentes
})
df_automoveis_acidentes_total = df_automoveis_acidentes_total.sort_values(by='Total de Acidentes', ascending=False)
In [ ]:
limpeza_veiculos = {
'caminhao': 'Caminhão',
'moto':'Moto',
'outros':'Outros',
'utilitarios':'Utilitários',
'onibus':'Ônibus',
'bicicleta':'Bicicleta',
'transporte_de_cargas_especiais':'Transporte de Cargas Especiais',
'tracao_animal':'Tração Animal',
'trator_maquinas':'Trator Máquinas'
}
df_automoveis_acidentes_total['Veículo'] = df_automoveis_acidentes_total['Veículo'].replace(limpeza_veiculos)
print(df_automoveis_acidentes_total.to_string(index=False))
Veículo Total de Acidentes
Caminhão 271106.0
Moto 141910.0
Outros 78896.0
Utilitários 61750.0
Ônibus 27829.0
Bicicleta 9839.0
Transporte de Cargas Especiais 4844.0
Tração Animal 1301.0
Trator Máquinas 965.0
In [ ]:
num_veiculos = len(df_automoveis_acidentes_total)
unique_colors = plt.cm.get_cmap('tab20', num_veiculos)
colors = [unique_colors(i) for i in range(num_veiculos)]
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.pie(df_automoveis_acidentes_total['Total de Acidentes'], labels=None, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=colors)
plt.title('Distribuição de Acidentes por Tipo de Automóvel')
plt.legend(df_automoveis_acidentes_total['Veículo'], loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.0, 1.0))
plt.axis('equal')
plt.show()
